Resumen:
CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. In the food industry, particularly in pork cold-processing plants, staff allocation is a critical factor to ensure efficiency, quality, and compliance with production schedules. This project aims to design and implement an automated personnel allocation model, under the hypothesis that data-driven planning enhances task distribution, reduces overtime, and optimizes resource usage. The justification lies in the fact that current manual methods fail to adequately address demand fluctuations and unexpected events, leading to imbalances in workload distribution. For the development, the current planning process was analyzed, identifying critical tasks such as cutting, weighing, packaging, and storage, and a model was subsequently designed to link production volume with the required number of workers per task, considering shift constraints and operational capacity. Validation with real plant data showed a projected 15% reduction in overtime and an improvement in workload balance. In conclusion, the automated model is an effective tool that contributes to operational efficiency, resource optimization, and process sustainability. Keywords: staff allocation, operational efficiency, sustainability, resource optimization, food industry.
Descripción:
CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. En la industria alimentaria, particularmente en plantas de procesamiento en frío de carne de cerdo, la asignación de personal constituye un factor determinante para garantizar eficiencia, calidad y cumplimiento de tiempos de producción. Este proyecto tiene como objetivo diseñar e implementar un modelo automatizado de asignación de personal, con la hipótesis de que la planificación basada en datos permite optimizar la distribución de tareas, reducir sobretiempos y mejorar el uso de recursos. La justificación radica en que los métodos manuales actuales no responden adecuadamente ante variaciones de la demanda ni imprevistos operativos, generando desequilibrios en la carga laboral. Para el desarrollo se realizó un análisis del proceso actual, identificando tareas críticas como corte, pesaje, empaque y almacenamiento, y posteriormente se diseñó un modelo que relaciona el volumen de producción con la cantidad de personal requerido por tarea, tomando en cuenta restricciones de turnos y capacidad operativa. La validación con datos reales permitió evidenciar una reducción proyectada del sobretiempo en un 15% y una mejora en el equilibrio de la carga de trabajo. En conclusión, el modelo automatizado constituye una herramienta eficaz que contribuye a la eficiencia operativa, optimización de recursos y mejora de la sostenibilidad del proceso.
